본 연구에서는 대수 미분 방정식을 풀기위한 새로운 방법을 소개한다. 본 작업에서는 Lagrange multiplier의 값이 사전에 주어졌다고 생각하여, 즉 대수 미분 방정식을 순수한 상미분 방정식으로 변환하여, 잘 알려진 시간 적분법을 적용한다. 또 정확한 Lagrange Multiplier값은 반복 계산법(iterative scheme)에 의하여 계산한 다. 시간 적분의 정확도와 제한 조건의 정확도는 모두 보장된다. 특히 제한 조건 의 경우, 위치, 속도 및 가속도의 제한 조건이 모두 만족된다. 또 정확한 Lagrange multiplier의 값을 계산 가속기법(acceleration technique)에 의하여 대단히 빨리 계 산한다. 독립 좌표를 구할 필요가 없으므로 거대한 행열을 decomposition하는 등의 복잡한 절차가 불필요하며 N-R 반복법 역시 불필요하다. 이러한 사항들 및 Jacobian 행열의 sparsity로 인하여 경제적인 계산이 가능하게 된다.
본 연구의 목적은 넓은 지역의 고해상도 홍수모의를 위해서 2차원 모형의 GPU (Graphics Processing Unit) 가속 모의기법을 개발하고 이에 대한 효과를 평가하는 것이다. 음해법을 적용하고 있는 정형 사각형 격자 기반의 2차원 모형인 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) 모형에서 CUDA를 이용하여 GPU 가속 모의 기법을 개발하였다. 개발된 기법을 진주시 홍수모의에 적용하였다. 모의 도메인의 공간해상도는 10 m × 10 m이고, 계산되는 격자의 개수는 총 5,090,611개이다. 홍수모의는 2019년 10월 태풍 미탁에 의한 홍수 기간에 대해서 수행하였다. 강우레이더 자료를 생성항으로 적용하였으며, 남강댐 일류문 계측 방류량과 진주시(옥산교) 계측 유량을 경계조건으로 적용하였다. 연구결과 진주시 남강에서의 관측수위를 재현할 수 있는 광역 2차원 홍수 모형을 구축할 수 있었다. 또한 GPU 가속 기법의 적용 결과, CPU (Central Processing Unit)를 이용한 순차계산 및 병렬계산에 비해서 빠른 홍수모의가 가능하였다. 본 연구의 결과는 음해법을 적용하고 있는 2차원 범람모형의 GPU 가속 기법의 개발과 광역 지표면 홍수해석에 대한 연구에 기여할 수 있을 것이다.
3차원 그래픽 렌더링은 화면상의 각 화소에 대하여 색깔뿐만 아니라 깊이 정보가지 계산해야 하기 때문에 방대한 계산량과 메모리 접근, 그리고 데이터 전송량을 필요로 하기 때문이다. 따라서 실시간 3차원 그래픽 처리를 위해서 병렬 처리 기법을 도입한다. 그러나 기존 그래픽 가속엔진은 병렬처리 기법으로 영상-병렬성을 이용한 화면 분할 방식을 사용하기 때문에 크게 두 가지 단점이 발생한다. 첫 번재는 화면 영역의 경게에 위치하는 다각형들에 대한 중복계산이고, 두 번째는 낮은 PE(Processing Element) 활용도이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 객체 기반 렌더링(OBR : Object Based Rendering)방식을 바탕으로 하는 그래픽 가속엔진을 제안하였다. OBR 시스템의 목적은 화면 분할 방식의 불필요한 오버헤드를 제거하여 수행 성능을 높이고, 자원을 효율적으로 사용하여 하드웨어 구성비용을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 OBR 시스템이 화면 분할 방식의 대표적인 그래픽 가속기인 PixelFlow와의 성능을 상대적으로 비교하였다. 결론적으로 OBR 시스템은 화면 분할 방식보다 더 적은 하드웨어 자원으로 보다 효율적으로 렌더링을 수해하였다.
본 논문에서는 여러 가지 충격하에서 압저항 고충격 미소가속도계의 과도 출력전압의 계산시 발생하는 방대한 계산 시간 문제를 모드중첩법 및 최소자승법을 이용하여 압저항 미소가속도계의 실시간 출력전압 계산이 가능하도록 효율적인 출력전압 과도해석 방법을 제안한다. 우선 정적 압저항-구조 해석을 통하여 미소가속도계의 변위와 출력전압을 계산하고 출력전압을 특정 위치의 변위에 관한 2차 다항식으로 근사화하여 그 회귀계수를 최소자승법을 통하여 결정한다. 이후에 모드중첩법을 통하여 여러 방향의 고충격하에서 미소가속도계의 과도 변위응답을 계산하고, 이 변위응답을 변위로 표현되는 출력전압 근사식에 대입하여 과도 출력전압을 예측한다. 100,000 G 고충격파, 사인파, 계단파 및 사각파 등의 여러 가지 고충격 입력에 대한 압저항 미소가속도계의 수치예제를 통하여 제안한 방법의 정확성 및 효율성을 검증하였다.
카메라 영상을 통하여 무인 헬리콥터 동작을 추정하기 위해 적응형 가중치를 사용한 새로운 Ego-Motion을 검출 기법을 제안하였다. 무인 헬리콥터 동적 특성은 비선형이며, 심한 진동 발생으로 영상 번짐(blur) 현상이 나타나기 때문에 상관 값만을 고려한 정합 방법으로는 빈번히 오차가 발생한다. 본 논문에서는 가속도, 각 가속도 및 제어입력 값에 의한 위치 추정 값과 상관 값 및 에지 강도를 가중치에 의해 융합하여 정확한 Ego-Motion을 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 또한 무인 헬리콥터의 가속도, 각 가속도, 상하 속도에 따라서 영상의 번짐 정도가 달라 이들 같이 크면 위치오차에 가중을 크게 주고, 작으면 상관 값에 가중치를 적게 주는 적응형 가중치 결정 알고리즘을 적용하였다. 제안한 적응형 가중치 기법을 무인 헬리콥터에 실험한 결과 카메라에 포착된 영상에 의해 무인헬기의 동작을 정확히 추정 할 수 있었다.
컴퓨터 그래픽의 모델링에 있어서 메타볼은 인체를 모델링하기에 매우 적합한 모델링 요소로서 사용되어 왔다. 메타볼을 랜더링하는 방법으로서는 광추적기법(ray-tracing)이나, 메타볼을 다각형화하여 다각형랜더링가속기를 이용하는 것이 있는데, 전자는 높은 계산량으로 인해서 실시간으로 랜더링하기 어려운 문제가 있고, 후자인 경우에는 모델링 과정에서 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형들을 추출하여 이를 랜더링 시에는 랜더링 가속기를 이용해서 실시간으로 랜더링 할 수 있는 장점이 있지만, 다각형을 추출하는 과정이 높은 계산량과 많은 메모리를 필요로 하므로 랜더링 시 모델의 특성이 변화하는 경우마다 많은 계산량을 필요로 하는 다각형화를 재 수행해야 하므로 실시간 랜더링이 어려운 문제가 있다. 메타볼로 구성된 모델로부터 다각형을 추출하는 방법으로 많은 연구가 진행되었지만, 이들 대부분이 많은 메모리와 높은 계산량을 요구하고, 다각형화를 가속화기위한 병렬화가 어려운 문제점이 있다. 이로 인해서, 본 논문에서는 다음과 같이 두 가지 특징이 잇는 메타볼 다각형화 알고리즘에 대해서 제안하고자 한다. 첫째로 기존의 방법에 비해서 적은 메모리를 사용한다. 둘째로 높은 병렬화로 하여금 계산량의 문제를 해결하고자 한다.
최근 3 차원 그래픽스 분야에서 실감 영상 지원 요구에 따라 객체를 이루는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가하게 되었다. 이에 고성능의 3 차원 그래픽 가속기에 대한 도입뿐만 아니라 가속기에서 처리될 데이터의 표현 및 여러 처리 방법들에 대한 연구도 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 삼각형 스트림 기법을 이용하여 3 차원 그래픽 데이터를 효과적으로 표현할 수 있고, 이 기법의 특징을 이용하여 전체 시스템의 계산량을 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 즉 제안하는 구조는 3차원 그래픽 가속기의 뒷 단인 래스터라이저의 삼각형 셋업 부에 공통 변 버퍼를 두어 인접한 삼각형 들 간에 공유되는 변들의 정보를 재 사용하도륵 하였다. 이 구조는 공통 변 버퍼를 사용하지 않는 기존의 구조와 비교했을 경우 최대 31.8%의 수행 성능 향상을 보여준다.
최근 무기체계의 개발에서 핵심부품 구성품의 신뢰성 시험이 국방전력발전 업무훈령 규정에 반영되고 각 종 부품의 복잡도의 증가로 인하여서 신뢰성의 중요도가 강조되고 있고 그에 따라서 신뢰성 시험의 중요성 또한 강조되고 있다. 또한 핵심 구성품의 수명시험 비용과 기간을 단축하기 위해서는 가속수명시험 기법의 적절한 적용이 요구되어 있다. 그러므로 본 논문에서는 헬기에 장착되는 블래더형 축압기를 대상으로 한 신뢰성시험 설계 방법을 연구하고 신뢰성 시험 설계에 필요한 프로세스를 제시 하였다. 축압기의 신뢰성 시험을 설계하기 위해 고장률예측, 고장모드 영향 분석, 고장나무분석 등의 기법을 이용하여 주요 고장모드와 고장 메커니즘을 조사하고 2-Stage QFD를 통하여서 각 고장모드의 우선순위 및 중요도를 체크함과 동시에 주요 스트레스 인자를 분석하여 적절한 가속 모델을 선택했다. 그리고 필요 시료 수와 신뢰도 수준 및 각각의 스트레스 조건에 따라서 무고장 시험 설계법을 참고하여 정상상태의 신뢰성시험을 설계하였고 또한 선택한 가속 모델을 사용하여 계산한 가속계수에 따라 가속 수명시험시간을 계산하였다.
본 연구에서는 실습선 가야호를 대상으로 하여 파랑 중 운동성능을 평가하였다. 그리고 쾌적한 승선감을 확보하기 위하여 실제 해상에서 운항중인 선박의 선내 위치별 수직가속도 성분을 선체운동 계산 기법을 통해서 구하고, 수직가속도 스펙트럼을 이용하여 가야호의 선속변화에 따른 가속도 계산 결과를 뱃멀미 지수(MSI; Motion Sickness Incidence)의 가이드라인과 비교 검토하여 멀미의 정도를 표시하였다. MSI 계산 결과는 선속이 5 knots, 10 knots, 12 knots로 커지는 순서대로 수직가속도의 가중치가 높게 나타나며, 입사각은 $180^{\circ}$와 $150^{\circ}$에 비해 선수사파인 $120^{\circ}$의 경우에 수직가속도의 가중치가 높게 나타났다.
본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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